Mac M2 24GB로 TranslateGemma 12B 로컬 번역 서버 구축 도전기

TranslateGemma 12B 썸네일

MacBook M2 24GB 모델로 “TranslateGemma 12B를 vLLM로 돌려서 로컬 번역 API 서버”를 만들고 싶다면, 먼저 현실 체크가 필요합니다. vLLM은 현재 macOS의 Metal(MPS) GPU 가속을 지원하지 않아 M2에서 사실상 CPU 서빙이 되고, 12B는 체감 속도가 기대보다 많이 느릴 수 있어요. 

M2 24GB에선 “vLLM(정통)”보다, (1) vLLM은 개발용/테스트용 + (2) 실사용은 MLX/Ollama/llama.cpp(OpenAI 호환 서버)로 12B 양자화가 성공 확률이 높습니다. 

TranslateGemma란?

TranslateGemma란 구글이 공개한 번역 특화 오픈 모델 제품군으로, 4B/12B/27B가 있고 55개 언어 번역을 목표로 합니다. 이 중에서 12B가 “일반 노트북 기반 로컬 개발” 포지션입니다. 

여기서 12B는 파라미터 규모(120억)를 뜻하고, 실전에서는 메모리(특히 가속기 VRAM/통합 메모리) + 양자화(4bit/8bit) + 서빙 엔진 조합이 성패를 가릅니다. 

TranslateGemma 12B

12B 모델이 WMT24++에서 성능이 좋다는 결과가 소개되고  “적은 자원으로 고품질 번역”이 가능해져 모바일 노트북 클라우드까지 범위가 넓어졌다고 합니다. 

다만! M2 24GB는 “가능” 영역이지만, 어떤 엔진으로 돌리냐가 매우 중요합니다. vLLM은 원래 고성능 GPU 서버용 성격이 강하고, macOS GPU(MPS)를 아직 못 씁니다. 

전체 구조

M2 24GB 기준으로 “목표”를 2단계로 나눠 잡는 게 안전합니다.

전체 구조

A안(요구사항: ‘vLLM로 구현’ 충족 / 개발·테스트용)

  • vLLM OpenAI 호환 서버를 띄운다
  • 단, M2에서는 GPU 가속이 아니라 CPU 쪽으로 돌 가능성이 높음 → 12B는 느릴 수 있음  

B안(실사용 성공률 최상 / 로컬 번역 서버 운영용)

  • 12B를 양자화(GGUF/MLX 4bit 등)해서
  • llama.cpp 계열(OpenAI 호환 서버) 또는 Ollama/MLX로 빠르게 돌린다  

설치/준비물

공통 준비물

  • macOS (Apple Silicon) + RAM 24GB
  • 터미널 기본 사용
  • Hugging Face 모델 접근(라이선스 동의가 필요한 경우가 있음)  

M2에서 vLLM 관련 “중요한 전제”

  • vLLM은 Apple Metal(MPS) GPU 백엔드를 지원하지 않는다는 이슈/논의가 공개돼 있습니다. 그래서 macOS에선 CPU 위주가 됩니다.  
  • vLLM CPU 공식 문서는 x86 중심 안내가 있고(Apple Silicon과 결이 다름), M2에서 “딱 맞게” 쓰려면 빌드/환경 이슈가 생길 수 있어요.  

👉 결론: **“vLLM은 구현 체험/개발 플로우 확인용”**으로 잡고, 실사용은 B안이 스트레스가 적습니다.

실전 사용법 (Step-by-step)

아래는 M2 24GB에 맞춘 2트랙으로 정리했습니다. (“vLLM 구현”은 트랙 1에 포함)

트랙 1) vLLM로 “OpenAI 호환 번역 서버” 형태 만들기 (개발/테스트용)

Step 1. vLLM 설치

pip install -U vllm

Step 2. 서버 실행 (OpenAI 호환)

vllm serve google/translategemma-12b-it –host 0.0.0.0 –port 8000

코드 해설

  • vllm serve는 OpenAI 호환 API 서버를 띄웁니다.  
  • 다만 M2에선 MPS GPU 가속이 안 되어서, 위 방식은 12B가 CPU로 처리될 가능성이 높고 속도가 만족스럽지 않을 수 있습니다.  
  • “그래도 vLLM로 구현했다”는 형태(아키텍처/연동 방식 확인)는 이 트랙으로 충족 가능합니다.

Step 3. 번역 호출(curl)

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -d '{

    "model": "google/translategemma-12b-it",

    "messages": [

      {

        "role": "user",

        "content": "이 문장을 영어로 자연스럽게 번역해줘."

      }

    ],

    "max_tokens": 200

  }'

⚠️ 참고: TranslateGemma는 “전용 템플릿” 형태가 더 잘 맞는 경우가 있습니다. vLLM/클라이언트에서 템플릿이 자동 적용되지 않거나 결과가 들쭉날쭉하면, 아래 트랙 2 방식처럼 “로컬 런타임 + 명시적 프롬프트 가이드”로 안정화를 추천합니다.

트랙 2) M2 24GB에서 “진짜 쓸만한 속도”로 12B 번역 서버 만들기 (추천)

여기서부터는 성공률이 확 올라갑니다. 포인트는 12B를 ‘양자화’해서 메모리 부담을 줄이는 것이에요.

옵션 2-A) llama.cpp(GGUF) + OpenAI 호환 서버(파이썬)로 서빙

  1. GGUF(양자화) 모델 준비
    Hugging Face에 TranslateGemma 12B GGUF(Q4 등) 변환본들이 이미 올라와 있습니다.  
  2. OpenAI 호환 서버 실행(가장 쉬운 길: llama-cpp-python)
pip install "llama-cpp-python[server]"

python -m llama_cpp.server --model /path/to/translategemma-12b-it-Q4_K_M.gguf
  • llama-cpp-python는 OpenAI API 호환 웹 서버를 제공합니다.  
  1. (동일한 OpenAI SDK 방식으로) 호출해서 번역 결과 받기
    → 이미 많은 앱들이 OpenAI 클라이언트로 붙기 때문에, “내 로컬 번역 API”처럼 쓰기 좋습니다.

코드 해설

  • GGUF는 로컬 실행 친화 포맷이고, 12B급 모델을 4bit(Q4)로 줄여 M2 같은 환경에서 돌리려는 목적에 잘 맞습니다.  
  • “OpenAI 호환 API”를 유지하면, 기존 코드/에이전트 툴체인에 붙이기 쉽습니다.  

옵션 2-B) MLX(Apple Silicon 최적화)로 12B 4bit 실행 (M2에 특히 유리)

  • Hugging Face에 mlx-community/translategemma-12b-it-4bit가 공개되어 있습니다.  
  • MLX는 Apple Silicon에 최적화된 경로라, “체감 속도/메모리 효율” 면에서 M2에 유리한 선택이 될 수 있어요.

(이 옵션은 “서버 형태(OpenAI 호환)”까지 한 번에 만들려면 별도 래핑이 필요하니, 빠른 로컬 번역 실행/검증 목적이면 먼저 MLX로 품질/속도 확인 → 이후 서버화를 추천합니다.) 

옵션 2-C) Ollama로 TranslateGemma 바로 실행 (초간단)

  • Ollama 라이브러리에 TranslateGemma가 올라와 있습니다.  
  • “일단 지금 당장 돌려보기”에 최고로 편합니다.

바로 써먹는 팁 3가지

바로 써먹는 팁 3가지
  1. M2 24GB는 ‘FP16/ BF16 정품 12B’보다 ‘4bit 12B’가 현실적
    “12B 노트북 로컬” 메시지를 M2에서 진짜로 체감하려면, 보통은 양자화가 필요합니다.  
  2. vLLM은 ‘연동 형태 확인’에 쓰고, 운영은 MLX/llama.cpp/Ollama로 가자
    vLLM이 MPS를 못 쓰는 한, M2에서 12B를 “쾌적하게” 서빙하는 건 기대치를 낮추는 게 안전합니다.  
  3. 번역 서버는 “속도”보다 “재현성”이 더 중요할 때가 많다
    사내 문서 번역/자동화 파이프라인이면,
    • 입력 길이 제한
    • 타임아웃/재시도
    • 동일 문장 캐시
      를 먼저 잡아두면 운영이 편해집니다.

온라인 반응/후기 요약

  • (긍정) “로컬에서도 번역 모델을 굴릴 수 있는 크기”라는 인식이 확산 중이고, 노트북~클라우드까지 활용 폭이 늘어나고 있습니다.
  • (현실) M2 같은 환경에서는 vLLM보다 로컬 런타임(MLX/llama.cpp/Ollama) 쪽이 더 실용적이라는 흐름이 강합니다(특히 vLLM의 macOS GPU 미지원 이슈).  

리스크 & 주의사항 (TOS/보안/비용)

리스크 & 주의사항 (TOS/보안/비용)

1) TOS/라이선스

  • 모델은 배포 채널(HF/Kaggle 등)에서 라이선스/사용조건 동의가 필요할 수 있습니다. 운영/상용이면 반드시 확인하세요.  

2) 보안 & 프라이버시

  • 번역 요청 원문이 곧 데이터입니다.
    • 로그에 원문 저장 여부
    • 내부망/TLS
    • 접근 제어(로컬이라도 포트 노출 주의)
      를 최소 체크하세요.

3) 비용/성능(맥북 자원)

  • M2 24GB는 통합 메모리라 여러 앱(브라우저/IDE/도커) 켜면 바로 빡빡해집니다.
  • 그래서 서버는 단독 실행, 개발은 분리(또는 경량 모델 4B로 개발)하는 전략이 편해요.  

4) “안전하게 검증” 체크리스트

  • 로컬 포트(8000 등) 외부 노출 여부 점검
  • 입력 길이 제한/타임아웃 설정
  • 번역 품질 샘플링(숫자/단위/고유명사/전문용어)
  • 캐시/재시도/실패 처리(폴백) 설계

FAQ

  1. M2 24GB에서 vLLM로 12B를 ‘빠르게’ 돌릴 수 있나요?
    현 시점에선 vLLM이 macOS MPS GPU를 지원하지 않아 CPU 위주가 되고, 12B는 빠르기 어렵습니다.  
  2. 그럼 “vLLM로 구현” 요구를 만족하려면?
    트랙 1처럼 vLLM OpenAI 호환 서버로 연동 형태를 만들고, 실사용/운영은 트랙 2(MLX/llama.cpp/Ollama)로 분리하는 게 가장 현실적입니다.  
  3. M2 24GB에서 12B가 돌아가게 하려면 무엇이 핵심인가요?
    대부분은 양자화(4bit/8bit) + 로컬 런타임 선택(GGUF/MLX/Ollama)입니다.  
  4. OpenAI SDK로 붙고 싶은데 vLLM 말고도 방법이 있나요?
    llama-cpp-python은 OpenAI API 호환 서버를 제공합니다.  
  5. 기사에서 말한 ‘12B는 일반 노트북 로컬 개발’이랑 다른데요?
    기사 메시지는 “가능성/포지셔닝”이고  , 실제 체감은 하드웨어(특히 GPU 가속 가능 여부) + 양자화 + 런타임에 좌우됩니다. M2에서는 그 변수가 특히 크게 작동합니다.  

마무리

정리하면, MacBook M2 24GB에서는

  • “vLLM로 구현”은 가능은 한데(서버 형태 확인), 속도/운영은 기대를 낮추는 게 안전  
  • “진짜 쓰는 로컬 번역 서버”는 12B 양자화 + MLX/llama.cpp/Ollama가 정답에 가깝습니다  

다음 편 예고: “M2 24GB에서 12B 번역 서버 운영 최적화: Q4 vs Q8, 속도·메모리·품질 트레이드오프”

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